Agrégations avec rowwise()
rowwise() peut être un outil utile dans votre boîte à outils de programmation dplyr lorsqu'elle est combinée avec c_across(). Ensemble, elles vous permettent d'effectuer des calculs sur différentes variables pour chaque ligne. Par exemple, cela peut être utile pour compter les valeurs manquantes sur chaque ligne pour des variables choisies.
Cet exercice fait partie du cours
Programmer avec dplyr
Instructions
- Préparez le pipeline pour effectuer des calculs ligne par ligne.
- Créez une colonne
num_missingqui contient, pour chaque ligne, le nombre de valeurs manquantes dans les colonnes degdp_in_billions_of_usdjusqu'à la dernière colonne deimf_data. - Triez les résultats par nombre d'entrées manquantes par ordre décroissant.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
imf_data %>%
# Specify that calculations are done across the row
___() %>%
# Count missings in gdp_in_billions_of_usd to last column
mutate(num_missing = sum(is.na(
___(___:___))
)) %>%
select(country:year, num_missing) %>%
# Arrange by descending number of missing entries
___